01.Spring Cloud 之概述

SpringCloud Hoxton版本详解
本文详细介绍了SpringCloud的版本命名规则,基于伦敦地铁站名,并解释了其与SpringBoot版本的对应关系。通过具体实例,展示了如何搭建SpringCloud服务提供者与消费者的基本环境,包括必要的配置文件与代码实现。

1. 概述

1.1 版本号来源

Spring Cloud 的版本号并不是我们通常见的数字版本号,而是一些很奇怪的单词。这些单词均为英国伦敦地铁站的站名。同时根据字母表的顺序来对应版本时间顺序,比如:最早的 Release 版本 Angel(天使),第二个 Release 版本 Brixton(英国地名),然后是 Camden、Dalston、Edgware,目前使用较多的是 Finchley(英国地名)版本,而最新版本为 Hoxton(英国地名),本博客使用的是 Greenwich(格林威治)。

1.2 Spring Cloud 与 Spring Boot 版本

Spring Cloud 版本信息
某一版本的 Spring Cloud 要求必须要运行在某一特定 Spring Boot 版本下。它们的对应关系在 Spring Cloud 官网可以看到版本对应说明。

2. 环境搭建

2.1 服务提供者

代码已经上传至 https://github.com/masteryourself-tutorial/tutorial-spring ,详见 tutorial-spring-cloud/tutorial-spring-cloud-provider/tutorial-spring-cloud-provider-simple-5001 工程

2.1.1 配置文件
1. pom.xml
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
            <version>2.1.4.RELEASE</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
2.1.2 代码
1. ProviderApplication5001
@SpringBootApplication
public class ProviderApplication5001 {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ProviderApplication5001.class, args);
    }

}
2. ProviderController
@RestController
@RequestMapping("/provider")
public class ProviderController {

    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    @RequestMapping(value = "info")
    public Map<String, String> info() {
        Map<String, String> result = new HashMap<>(10);
        result.put("code", "200");
        result.put("serverPort", serverPort);
        return result;
    }

}
2.2 服务消费者

代码已经上传至 https://github.com/masteryourself-tutorial/tutorial-spring ,详见 tutorial-spring-cloud/tutorial-spring-cloud-provider/tutorial-spring-cloud-consumer-simple-6001 工程

2.2.1 配置文件
1. pom.xml
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
            <version>2.1.4.RELEASE</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
2.2.2 代码
1. ConsumerApplication6001
@SpringBootApplication
public class ConsumerApplication6001 {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConsumerApplication6001.class, args);
    }

    @Bean
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }

}
2. ConsumerController
@RestController
@RequestMapping("/consumer")
public class ConsumerController {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    private static final String SERVICE_PROVIDER = "http://localhost:5001/";

    @RequestMapping("/info")
    public Map<String, String> info() {
        String url = SERVICE_PROVIDER + "provider/info";
        return restTemplate.exchange(url, HttpMethod.GET, null, new ParameterizedTypeReference<Map<String, String>>() {
        }).getBody();
    }

}
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
### Spring Cloud 谷粒商城 示例项目教程 #### Nacos与Spring Cloud集成概述 Nacos与Spring Cloud紧密集成为开发者带来了极大的便利,通过提供`spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config`等组件,在Spring Cloud应用中使用Nacos配置中心变得更加简便[^1]。 #### GuLi商城-SpringCloud Alibaba-Nacos配置中心实例解析 具体到GuLi教育平台的电商项目——谷粒(GuLi)商城,该项目利用了Spring Cloud Alibaba中的Nacos作为服务发现和配置管理工具。此项目的实现不仅展示了如何基于微服务体系构建大型分布式应用程序,还提供了详细的文档指导用户完成环境搭建、模块创建以及功能测试等一系列操作[^2]。 #### 版本兼容性说明 对于希望重现该案例的学习者来说,了解所依赖的技术栈版本非常重要。根据官方给出的信息,推荐采用如下组合: - **Spring Boot**: 2.6.13 - **Spring Cloud**: 2021.0.5 - **Spring Cloud Alibaba**: 2021.0.5.0 这些特定版本之间经过充分验证能够良好协作工作,从而减少因版本不匹配而引发的问题[^3]。 #### 实现要点概览 为了更好地理解整个系统的运作机制,下面列举了一些关键点: - 使用`@EnableDiscoveryClient`注解激活服务注册与发现能力; - 配置文件中指定nacos服务器地址及相关参数; - 利用Feign客户端发起HTTP请求调用其他微服务接口; - 借助Ribbon负载均衡器分发流量至目标实例; ```java // 启动类上添加@EnableDiscoveryClient启用服务治理特性 @SpringBootApplication @EnableDiscoveryClient public class GulimallGatewayApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(GulimallGatewayApplication.class, args); } } ``` 此外,考虑到实际生产环境中可能面临的高并发场景,建议引入诸如Hystrix熔断降级策略来增强系统的稳定性和可靠性。
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